import torch
from torch import nn

# 通道注意力模块
class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)  # 自适应平均池化
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)  # 自适应最大池化

        # 两个卷积层用于从池化后的特征中学习注意力权重
        self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)  # 第一个卷积层，降维
        self.relu1 = nn.ReLU()  # ReLU激活函数
        self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)  # 第二个卷积层，升维
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()  # Sigmoid函数生成最终的注意力权重

    def forward(self, x):
        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))  # 对平均池化的特征进行处理
        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))  # 对最大池化的特征进行处理
        out = avg_out + max_out  # 将两种池化的特征加权和作为输出
        return self.sigmoid(out)  # 使用sigmoid激活函数计算注意力权重


# 空间注意力模块
class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()

        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'  # 核心大小只能是3或7
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1  # 根据核心大小设置填充

        # 卷积层用于从连接的平均池化和最大池化特征图中学习空间注意力权重
        self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()  # Sigmoid函数生成最终的注意力权重

    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)  # 对输入特征图执行平均池化
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)  # 对输入特征图执行最大池化
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)  # 将两种池化的特征图连接起来
        x = self.conv1(x)  # 通过卷积层处理连接后的特征图
        return self.sigmoid(x)  # 使用sigmoid激活函数计算注意力权重


# CBAM模块
class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16, kernel_size=7):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.ca = ChannelAttention(in_planes, ratio)  # 通道注意力实例
        self.sa = SpatialAttention(kernel_size)  # 空间注意力实例

    def forward(self, x):
        out = x * self.ca(x)  # 使用通道注意力加权输入特征图
        result = out * self.sa(out)  # 使用空间注意力进一步加权特征图
        return result  # 返回最终的特征图

# 通道注意力模块，处理3D输入
class ChannelAttention3D(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention3D, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool3d(1)  # 自适应平均池化
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool3d(1)  # 自适应最大池化

        # 两个卷积层用于从池化后的特征中学习注意力权重
        self.fc1 = nn.Conv3d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)  # 第一个卷积层，降维
        self.relu1 = nn.ReLU()  # ReLU激活函数
        self.fc2 = nn.Conv3d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)  # 第二个卷积层，升维
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()  # Sigmoid函数生成最终的注意力权重

    def forward(self, x):
        b, c, d, h, w = x.shape
        # 平均池化和最大池化
        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
        out = avg_out + max_out
        attention_weights = self.sigmoid(out)
        # 将注意力权重应用到输入张量上
        return x * attention_weights

# 空间注意力模块，处理3D输入
class SpatialAttention3D(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention3D, self).__init__()

        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'  # 核心大小只能是3或7
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1  # 根据核心大小设置填充

        # 卷积层用于从连接的平均池化和最大池化特征图中学习空间注意力权重
        self.conv1 = nn.Conv3d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()  # Sigmoid函数生成最终的注意力权重

    def forward(self, x):
        b, c, d, h, w = x.shape
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        concat = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)  # shape: [B, 2, D, H, W]
        attn = self.sigmoid(self.conv1(concat))        # shape: [B, 1, D, H, W]
        return x * attn                                # 注意力加权原始特征


# CBAM模块，处理3D输入
class CBAM3D(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16, kernel_size=7):
        super(CBAM3D, self).__init__()
        self.ca = ChannelAttention3D(in_planes, ratio)  # 通道注意力实例
        self.sa = SpatialAttention3D(kernel_size)  # 空间注意力实例

    def forward(self, x):
        out = self.ca(x)  # 使用通道注意力加权输入特征图
        result = self.sa(out)  # 使用空间注意力进一步加权特征图
        return result  # 返回最终的特征图

if __name__ == '__main__':
    block = CBAM3D(128)
    input = torch.rand(13, 128, 6, 7, 6)
    output = block(input)
    print(input.size(), output.size())